Ca și dezvoltarea de software care funcționează pe un cod, lucrul în dezvoltare inteligență artificială iar modelele de învățare automată necesită date de înaltă calitate. Modelele necesită date etichetate și adnotate cu precizie în mai multe etape de producție, deoarece algoritmul trebuie antrenat continuu pentru a îndeplini sarcini.
Dar, datele de calitate sunt greu de găsit. Uneori, seturile de date pot fi umplute cu erori care ar putea afecta rezultatul proiectului. Știința datelor experții ar fi primii care vă spun că ei petrec mai mult timp curățând și curățând datele decât evaluându-le și analizându-le.
De ce sunt prezente erori în setul de date în primul rând?
De ce este esențial să avem seturi de date de antrenament precise?
Care sunt tipurile de Erori de date de antrenament AI? Și cum să le eviți?
Să începem cu câteva statistici.
Un grup de cercetători de la MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab a analizat zece mari seturi de date care au fost citate de peste 100,000 de ori. Cercetătorii au descoperit că rata medie de eroare a fost de aproximativ 3.4% pentru toate seturile de date analizate. Sa constatat, de asemenea, că seturile de date au suferit de diverse tipuri de erori, cum ar fi etichetarea greșită a imaginilor, a sunetului și a sentimentelor de text.
De ce sunt prezente erori în setul de date în primul rând?
Când încercați să analizați de ce există erori în setul de date de antrenament, vă poate duce la sursa de date. Intrările de date generate de oameni sunt susceptibile de a suferi erori.
De exemplu, imaginați-vă că îi cereți asistentului dvs. de birou să colecteze detalii complete despre toate afacerile dvs. de locație și să le introducă manual într-o foaie de calcul. La un moment dat sau altul, va apărea o eroare. Adresa ar putea merge greșit, ar putea apărea duplicarea sau nepotrivirea datelor.
Erori de date pot apărea și dacă sunt colectate de senzori din cauza defecțiunii echipamentului, deteriorării senzorului sau reparației.
De ce este esențial să avem seturi de date de antrenament precise?
Toți algoritmii de învățare automată învață din datele pe care le furnizați. Datele etichetate și adnotate ajută modelele să găsească relații, să înțeleagă concepte, să ia decizii și să le evalueze performanța. Este esențial să vă instruiți modelul de învățare automată pe seturi de date fără erori, fără să vă faceți griji cu privire la cheltuieli asociat sau timpul necesar antrenamentului. Ca și pe termen lung, timpul pe care îl petreceți pentru achiziționarea de date de calitate va îmbunătăți rezultatele proiectelor dvs. de inteligență artificială.
Antrenarea modelelor dvs. cu privire la date exacte va permite modelelor dvs. să facă predicții precise și să stimuleze performanța modelului. Calitatea, cantitatea și algoritmii utilizați determină succesul proiectului dvs. AI.
Care sunt tipurile de erori ale datelor de antrenament AI?
Erori de etichetare, date nesigure, date dezechilibrate, prejudecăți ale datelor
Vom analiza cele mai frecvente patru erori de date de antrenament și modalități de a le evita.
Erori de etichetare
Erorile de etichetare sunt printre cele mai multe erori frecvente găsite în datele de antrenament. Dacă modelul date de testare are seturi de date etichetate greșit, soluția rezultată nu va fi de ajutor. Oamenii de știință de date nu ar trage concluzii exacte sau semnificative despre performanța sau calitatea modelului.
Erorile de etichetare vin sub diferite forme. Folosim un exemplu simplu pentru a aprofunda ideea. Dacă adnotatorii de date au o sarcină simplă de a desena casete de delimitare în jurul fiecărei pisici în imagini, este posibil să apară următoarele tipuri de erori de etichetare.
- Potrivire incorectă: supraajustarea modelului se întâmplă atunci când casetele de delimitare nu sunt desenate cât mai aproape de obiect (pisica), lăsând mai multe goluri în jurul obiectului dorit.
- Etichete lipsă: În acest caz, adnotatorul ar putea să nu eticheteze o pisică în imagini.
- Interpretare greșită a instrucțiunilor: Instrucțiunile oferite adnotatorilor nu sunt clare. În loc să plaseze o casetă de delimitare în jurul fiecărei pisici din imagini, adnotatorii plasează o casetă de delimitare care cuprinde toate pisicile.
- Tratarea ocluziei: În loc să plaseze o casetă de delimitare în jurul părții vizibile a pisicii, adnotatorul plasează casete de delimitare în jurul formei așteptate a unei pisici parțial vizibile.
Date nestructurate și nesigure
Sfera de aplicare a unui proiect ML depinde de tipul de set de date pe care este instruit. Companiile ar trebui să își folosească resursele pentru a achiziționa seturi de date care sunt actualizate, de încredere și reprezentative pentru rezultatul necesar.
Când antrenați modelul pe date care nu sunt actualizate, acesta poate cauza limitări pe termen lung în aplicație. Dacă vă instruiți modelele pe date instabile și inutilizabile, aceasta va reflecta utilitatea modelului AI.
Date dezechilibrate
Orice dezechilibru de date ar putea provoca părtiniri în performanța modelului dvs. Când construiți modele de înaltă performanță sau complexe, compoziția datelor de antrenament trebuie luată în considerare cu atenție. Dezechilibrul datelor poate fi de două tipuri:
- Dezechilibru de clasă: Dezechilibrul clasei apare atunci când date de instruire are distribuții de clasă foarte dezechilibrate. Cu alte cuvinte, nu există un set de date reprezentativ. Atunci când există dezechilibre de clasă în seturile de date, poate cauza multe probleme la construirea cu aplicații din lumea reală.
De exemplu, dacă algoritmul este antrenat pentru a recunoaște pisicile, datele de antrenament au doar imagini cu pisici pe pereți. Apoi, modelul se va comporta bine la identificarea pisicilor pe pereți, dar se va descurca prost în diferite condiții. - Recenta datelor: Niciun model nu este complet actualizat. Toate modelele suferă o degenerare, ca și lumea reala mediul este în continuă transformare. Dacă modelul nu este actualizat în mod regulat cu privire la aceste schimbări de mediu, utilitatea și valoarea lui sunt probabil diminuate.
De exemplu, până de curând, o căutare superficială a termenului Sputnik ar fi putut să aducă rezultate despre racheta transportoare rusă. Cu toate acestea, rezultatele căutării post-pandemie ar fi complet diferite și ar fi umplute cu vaccinul rusesc împotriva Covid-XNUMX.
Prejudecăți în etichetarea datelor
Prejudecățile în datele de antrenament este un subiect care continuă să apară din când în când. Prejudecățile datelor ar putea fi induse în timpul procesului de etichetare sau de către adnotatori. Prejudicierea datelor poate apărea atunci când se utilizează o echipă eterogenă considerabilă de adnotatori sau când este necesar un context specific pentru etichetare.
Reducerea părtinirii este posibil atunci când aveți adnotatori din întreaga lume sau adnotatori specifici regiunii îndeplinesc sarcinile. Dacă utilizați seturi de date din întreaga lume, există o mare posibilitate ca adnotatorii să facă greșeli în etichetare.
De exemplu, dacă lucrați cu diverse bucătării din întreaga lume, este posibil ca un adnotator din Marea Britanie să nu fie familiarizat cu preferințele alimentare ale asiaticilor. Setul de date rezultat ar avea o părtinire în favoarea englezilor.
Cum să evitați erorile de date de antrenament AI?
Cea mai bună modalitate de a evita erorile legate de datele de instruire este de a implementa controale stricte de control al calității în fiecare etapă a procesului de etichetare.
Puteți evita etichetarea datelor erori prin furnizarea de instrucțiuni clare și precise adnotatorilor. Poate asigura uniformitatea și acuratețea setului de date.
Pentru a evita dezechilibrele în seturile de date, procurați seturi de date recente, actualizate și reprezentative. Asigurați-vă că seturile de date sunt noi și neutilizate înainte antrenament și testare Modele ML.
Un proiect AI puternic se dezvoltă pe baza datelor de antrenament proaspete, imparțiale și de încredere pentru a avea rezultate optime. Este esențial să se efectueze diverse controale și măsuri de calitate la fiecare etapă de etichetare și testare. Erori de antrenament pot deveni o problemă semnificativă dacă nu sunt identificate și rectificate înainte de a afecta rezultatul proiectului.
Cea mai bună modalitate de a asigura seturi de date de instruire AI de calitate pentru proiectul dvs. bazat pe ML este să angajați un grup divers de adnotatori care au cunoștințe de domeniu și experiență pentru proiect.
Puteți obține succes rapid cu echipa de adnotatori experimentați de la Shaip care oferă servicii inteligente de etichetare și adnotare diverselor proiecte bazate pe inteligență artificială. Sună-ne și asigură-ne calitatea și performanța proiectelor tale AI.
